Questions marquées «variance»

L'écart quadratique attendu d'une variable aléatoire par rapport à sa moyenne; ou, l'écart quadratique moyen des données sur leur moyenne.

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Variance pondérée, une fois de plus
La variance pondérée non biaisée a déjà été abordée ici et ailleurs, mais il semble toujours y avoir une confusion surprenante. Il semble y avoir un consensus sur la formule présentée dans le premier lien ainsi que dans l'article Wikipedia . Cela ressemble également à la formule utilisée par R, …
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Quelles distributions antérieures pourraient / devraient être utilisées pour la variance dans un modèle bayésien hiérarchique lorsque la variance moyenne présente un intérêt?
Dans son article largement cité Prior distributions for variance parameters in hierarchical models (916 citation à ce jour sur Google Scholar) Gelman propose que de bonnes distributions a priori non informatives pour la variance dans un modèle bayésien hiérarchique soient la distribution uniforme et la distribution demi-t. Si je comprends …
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La linéarité de la variance
Je pense que les deux formules suivantes sont vraies: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) tandis que a est un nombre constant si , Y sont indépendantsVar(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) XXXYYY Cependant, je ne suis pas sûr de ce qui ne va pas avec ce qui suit: Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)\mathrm{Var}(2X) = \mathrm{Var}(X+X) = \mathrm{Var}(X) + …
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Que signifie «réellement» la variance groupée?
Je suis un noob en statistiques, alors pourriez-vous m'aider ici. Ma question est la suivante: que signifie réellement la variance groupée ? Lorsque je recherche une formule pour la variance groupée sur Internet, je trouve beaucoup de littérature utilisant la formule suivante (par exemple ici: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistical_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p= S21( n1- …
15 variance  mean  pooling 
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Variation statistique dans deux formats de qualification de Formule 1
Je viens de lire cet article de la BBC sur le format de qualification en Formule 1. Les organisateurs souhaitent rendre les qualifications moins prévisibles, c'est-à-dire augmenter la variation statistique du résultat. En glissant sur quelques détails non pertinents, les pilotes sont actuellement classés par leur meilleur tour unique (pour …
15 variance 
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Question sur le compromis biais-variance
J'essaie de comprendre le compromis biais-variance, la relation entre le biais de l'estimateur et le biais du modèle, et la relation entre la variance de l'estimateur et la variance du modèle. Je suis arrivé à ces conclusions: Nous avons tendance à surajuster les données lorsque nous négligeons le biais de …
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Prédire la variance des données hétéroscédastiques
J'essaie de faire une régression sur des données hétéroscédastiques où j'essaie de prédire les variances d'erreur ainsi que les valeurs moyennes en termes de modèle linéaire. Quelque chose comme ça: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(X,t)=σ0+cX+rét.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} En d'autres termes, les données consistent …
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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